ראייה ממוחשבת: צלילת עומק לסגמנטציה של אובייקטים

ראייה ממוחשבת, תחום בבינה מלאכותית, מאפשרת למכונות "לראות" ולפרש תמונות באופן דומה לבני אדם. בליבתה, אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת שואפים להבין ולהפיק תובנות משמעותיות מנתונים חזותיים. אחת המשימות הבסיסיות בראייה ממוחשבת היא סגמנטציה של אובייקטים, תהליך החורג מעבר לזיהוי פשוט של אובייקטים בתמונה; הוא כולל תיחום מדויק של גבולות כל אובייקט, פיקסל אחר פיקסל.

מהי סגמנטציה של אובייקטים?

סגמנטציה של אובייקטים, המכונה גם פילוח תמונה, היא תהליך של חלוקת תמונה דיגיטלית למספר מקטעים (קבוצות של פיקסלים). באופן ספציפי יותר, סגמנטציית אובייקטים מקצה תווית לכל פיקסל בתמונה כך שפיקסלים עם אותה תווית חולקים מאפיינים מסוימים. מאפיינים אלה יכולים להיות צבע, עוצמה, מרקם או מיקום. המטרה היא לפשט ו/או לשנות את ייצוג התמונה למשהו משמעותי יותר וקל יותר לניתוח.

בניגוד לזיהוי אובייקטים, אשר רק מזהה את נוכחותם ומיקומם של אובייקטים (לרוב באמצעות תיבות תוחמות), סגמנטציית אובייקטים מספקת הבנה מפורטת הרבה יותר של התמונה. היא מאפשרת ניתוח מדויק ועדין, המאפשר יישומים הדורשים גבולות אובייקט מדויקים, כגון:

• הדמיה רפואית: זיהוי ופילוח של גידולים, איברים ומבנים אנטומיים אחרים.
• נהיגה אוטונומית: תיחום כבישים, כלי רכב, הולכי רגל ואובייקטים אחרים בסביבה.
• רובוטיקה: מתן אפשרות לרובוטים לקיים אינטראקציה עם אובייקטים בסביבתם בדיוק רב יותר.
• ניתוח תמונות לוויין: זיהוי וסיווג של סוגי כיסוי קרקע שונים (למשל, יערות, גופי מים, אזורים עירוניים).
• עריכה ומניפולציה של תמונות: בחירה ושינוי מדויקים של אובייקטים ספציפיים בתוך תמונה.

סוגים של סגמנטציית אובייקטים

ישנם בעיקר שני סוגים עיקריים של סגמנטציית אובייקטים:

סגמנטציה סמנטית

סגמנטציה סמנטית מסווגת כל פיקסל בתמונה לקטגוריה או מחלקה ספציפית. היא עונה על השאלה: "לאיזה סוג אובייקט כל פיקסל שייך?" בסגמנטציה סמנטית, כל הפיקסלים השייכים לאותה מחלקת אובייקטים מקבלים את אותה תווית, ללא קשר אם הם מופעים של אותו אובייקט. לדוגמה, בסצנה עם מספר מכוניות, כל הפיקסלים של המכוניות יסומנו כ"מכונית". האלגוריתם מבין מה נמצא בתמונה ברמת הפיקסל.

דוגמה: בתרחיש של רכב אוטונומי, סגמנטציה סמנטית תזהה את כל הפיקסלים השייכים לכביש, למדרכות, למכוניות, להולכי רגל ולתמרורים. הנקודה המכרעת היא שהיא אינה מבחינה בין מכוניות *שונות* – כולן פשוט "מכונית".

סגמנטציית מופעים

סגמנטציית מופעים לוקחת את הסגמנטציה הסמנטית צעד אחד קדימה בכך שהיא לא רק מסווגת כל פיקסל, אלא גם מבחינה בין מופעים בודדים של אותה מחלקת אובייקטים. היא עונה על השאלה: "לאיזה מופע אובייקט ספציפי כל פיקסל שייך?" למעשה, היא משלבת זיהוי אובייקטים (זיהוי אובייקטים בודדים) עם סגמנטציה סמנטית (סיווג פיקסלים). כל אובייקט מזוהה מקבל מזהה ייחודי. סגמנטציית מופעים שימושית כאשר יש צורך לספור אובייקטים או להבחין ביניהם.

דוגמה: באותו תרחיש של רכב אוטונומי, סגמנטציית מופעים לא רק תזהה את כל הפיקסלים השייכים למכוניות, אלא גם תבחין בין כל מכונית בנפרד. כל מכונית תקבל מזהה ייחודי, מה שיאפשר למערכת לעקוב ולהבין את תנועותיהם של כלי רכב בודדים.

טכניקות לסגמנטציה של אובייקטים

במהלך השנים פותחו טכניקות שונות לסגמנטציה של אובייקטים. ניתן לסווג אותן באופן כללי ל:

• טכניקות עיבוד תמונה מסורתיות: שיטות אלו מסתמכות לרוב על מאפיינים ואלגוריתמים שנוצרו ידנית.
• טכניקות מבוססות למידה עמוקה: שיטות אלו ממנפות את כוחן של רשתות נוירונים כדי ללמוד דפוסים מורכבים מתוך נתונים.

טכניקות עיבוד תמונה מסורתיות

טכניקות אלו, למרות שהן ישנות יותר, עדיין בעלות ערך בתרחישים מסוימים בשל פשטותן ויעילותן החישובית.

• קביעת סף (Thresholding): זוהי שיטת הסגמנטציה הפשוטה ביותר. היא כוללת חלוקת תמונה על בסיס ערכי עוצמת הפיקסלים. פיקסלים מעל סף מסוים מוקצים למחלקה אחת, בעוד שפיקסלים מתחת לסף מוקצים לאחרת. קביעת סף גלובלית משתמשת בסף יחיד עבור כל התמונה, בעוד שקביעת סף אדפטיבית מתאימה את הסף על בסיס מאפיינים מקומיים של התמונה.
• סגמנטציה מבוססת קצוות: גישה זו מסתמכת על זיהוי קצוות או גבולות בין אזורים שונים בתמונה. אלגוריתמים לזיהוי קצוות (למשל, Sobel, Canny) משמשים לזיהוי פיקסלים שבהם יש שינויים משמעותיים בעוצמה. הקצוות שזוהו מקושרים יחד ליצירת גבולות סגורים, המגדירים את המקטעים.
• סגמנטציה מבוססת אזורים: שיטה זו מקבצת פיקסלים בעלי מאפיינים דומים לאזורים. גידול אזורים (Region growing) מתחיל עם פיקסל 'זרע' ומוסיף באופן איטרטיבי פיקסלים שכנים העומדים בקריטריונים מסוימים (למשל, דמיון בצבע או בעוצמה). פיצול ומיזוג אזורים מתחיל עם התמונה כולה כאזור יחיד ומפצל אותה באופן איטרטיבי לאזורים קטנים יותר עד לעמידה בקריטריונים מסוימים.
• סגמנטציה מבוססת אשכולות (Clustering): אלגוריתמים כמו אשכולות K-means יכולים לשמש לקיבוץ פיקסלים על בסיס המאפיינים שלהם (למשל, צבע, מרקם) לאשכולות. כל אשכול מייצג מקטע נפרד בתמונה.

טכניקות מבוססות למידה עמוקה

למידה עמוקה חוללה מהפכה בסגמנטציה של אובייקטים, ואפשרה שיפורים משמעותיים בדיוק ובביצועים. מודלים של למידה עמוקה יכולים ללמוד באופן אוטומטי מאפיינים מורכבים מנתונים, ובכך לבטל את הצורך במאפיינים שנוצרו ידנית. טכניקות אלו הן כיום הגישה הדומיננטית לסגמנטציה של אובייקטים ביישומים רבים.

• רשתות קונבולוציה מלאות (FCNs): FCNs הן סוג של רשת נוירונים שתוכננה במיוחד לחיזוי ברמת הפיקסל. הן מחליפות את השכבות המחוברות במלואן ברשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNNs) מסורתיות בשכבות קונבולוציה, מה שמאפשר להן לעבד תמונות בגדלים שרירותיים ולהפיק מפות סגמנטציה כפלט. FCNs הן הבסיס למודלי סגמנטציה רבים אחרים מבוססי למידה עמוקה.
• U-Net: U-Net היא ארכיטקטורה פופולרית מבוססת FCN הנמצאת בשימוש נרחב בסגמנטציה של תמונות רפואיות. יש לה ארכיטקטורה בצורת U המורכבת מנתיב קידוד (דגימה מופחתת) ונתיב פענוח (דגימת-על). נתיב הקידוד לוכד מידע הקשרי, בעוד שנתיב הפענוח משחזר רזולוציה מרחבית. חיבורי דילוג (Skip connections) בין נתיבי הקידוד והפענוח עוזרים לשמר פרטים עדינים.
• Mask R-CNN: Mask R-CNN הוא מודל רב עוצמה לסגמנטציית מופעים. הוא מרחיב את Faster R-CNN, מודל פופולרי לזיהוי אובייקטים, על ידי הוספת ענף החוזה מסכת סגמנטציה עבור כל אובייקט שזוהה. Mask R-CNN יכול לזהות ולפלחת אובייקטים בו-זמנית ברמת הפיקסל.
• DeepLab: DeepLab היא סדרה של מודלי סגמנטציה סמנטית המשתמשים בקונבולוציות מורחבות (atrous convolutions) כדי ללכוד מידע הקשרי רב-סקלתי. קונבולוציות מורחבות מאפשרות לרשת להיות בעלת שדה קליטה גדול יותר מבלי להגדיל את מספר הפרמטרים. מודלי DeepLab משתמשים גם באיגום פירמידה מרחבי מורחב (ASPP) כדי לצבור מאפיינים בסקלות שונות.
• טרנספורמרים לסגמנטציה: לאחרונה, ארכיטקטורות טרנספורמר, שזכו להצלחה רבה בעיבוד שפה טבעית, מותאמות למשימות ראייה ממוחשבת, כולל סגמנטציה של אובייקטים. טרנספורמרים יכולים ללכוד תלויות ארוכות-טווח בתמונות, מה שיכול להועיל למשימות סגמנטציה. דוגמאות כוללות את SegFormer ו-Swin Transformer.

יישומים של סגמנטציית אובייקטים

לסגמנטציה של אובייקטים יש מגוון רחב של יישומים בתעשיות שונות, המשפיעים על כל דבר, החל משירותי בריאות ועד חקלאות.

הדמיה רפואית

בהדמיה רפואית, לסגמנטציה של אובייקטים יש תפקיד מכריע ב:

• זיהוי ופילוח גידולים: תיחום מדויק של גבולות גידולים בתמונות רפואיות (למשל, סריקות MRI, CT) כדי לסייע באבחון, תכנון טיפול ומעקב. לדוגמה, פילוח גידולי מוח כדי להנחות כריתה כירורגית או טיפול בקרינה.
• פילוח איברים: זיהוי ופילוח של איברים (למשל, לב, כבד, ריאות) כדי לנתח את המבנה והתפקוד שלהם. ניתן להשתמש בזה כדי להעריך את בריאות האיברים, לזהות חריגות ולתכנן הליכים כירורגיים.
• פילוח תאים: פילוח תאים בודדים בתמונות מיקרוסקופיות כדי לחקור מורפולוגיה של תאים, לספור תאים ולנתח התנהגות תאים. זה חשוב לגילוי תרופות, אבחון מחלות ומחקר ביולוגי בסיסי.

נהיגה אוטונומית

עבור מכוניות בנהיגה עצמית, סגמנטציה של אובייקטים חיונית עבור:

• פילוח כבישים: זיהוי האזור הניתן לנסיעה בכביש כדי לאפשר ניווט בטוח.
• זיהוי ופילוח כלי רכב: זיהוי ופילוח של כלי רכב אחרים על הכביש כדי למנוע התנגשויות.
• זיהוי ופילוח הולכי רגל: זיהוי ופילוח של הולכי רגל כדי להבטיח את שלומם.
• זיהוי תמרורים ורמזורים: זיהוי ופילוח של תמרורים ורמזורים כדי לציית לחוקי התנועה.

רובוטיקה

סגמנטציה של אובייקטים מאפשרת לרובוטים:

• זיהוי ומניפולציה של אובייקטים: זיהוי ופילוח של אובייקטים בסביבת הרובוט כדי לאפשר לו לתפוס ולבצע בהם מניפולציות. זה חשוב למשימות כמו הרמה והנחה של אובייקטים, הרכבת מוצרים וביצוע ניתוחים.
• הבנת סצנה: הבנת הפריסה והמבנה של סביבת הרובוט כדי לאפשר לו לנווט ולקיים אינטראקציה עם העולם בצורה יעילה יותר.
• זיהוי פגמים בייצור: זיהוי ופילוח של פגמים במוצרים מיוצרים כדי לשפר את בקרת האיכות.

חקלאות

סגמנטציה של אובייקטים משמשת בחקלאות עבור:

• ניטור יבולים: ניטור הבריאות והצמיחה של יבולים על ידי פילוח תמונות של שדות שצולמו מרחפנים או לוויינים. ניתן להשתמש בזה כדי לזהות מחלות, מזיקים ומחסור בחומרים מזינים.
• זיהוי עשבים שוטים: זיהוי ופילוח של עשבים שוטים בשדות כדי לאפשר יישום ממוקד של קוטלי עשבים. זה מפחית את כמות קוטלי העשבים בשימוש וממזער את ההשפעה הסביבתית.
• קטיף פירות וירקות: זיהוי ופילוח של פירות וירקות בשלים כדי לאפשר קטיף אוטומטי.

ניתוח תמונות לוויין

בחישה מרחוק, ניתן להשתמש בסגמנטציה של אובייקטים עבור:

• סיווג כיסוי קרקע: סיווג סוגים שונים של כיסוי קרקע (למשל, יערות, גופי מים, אזורים עירוניים) על ידי פילוח תמונות לוויין. זה חשוב לניטור סביבתי, תכנון עירוני וניהול משאבים.
• ניטור בירוא יערות: זיהוי ומעקב אחר בירוא יערות על ידי פילוח תמונות לוויין כדי לזהות אזורים שבהם יערות נכרתו.
• הערכת נזקי אסונות: הערכת הנזק שנגרם על ידי אסונות טבע (למשל, שיטפונות, רעידות אדמה) על ידי פילוח תמונות לוויין כדי לזהות אזורים מושפעים.

עריכה ומניפולציה של תמונות

סגמנטציה של אובייקטים מאפשרת עריכה מדויקת:

• הסרת רקע: בחירה והסרה מדויקת של רקע התמונה.
• החלפת אובייקטים: החלפת אובייקט אחד בתמונה באובייקט אחר.
• העברת סגנון: יישום סגנון של תמונה אחת על תמונה אחרת תוך שמירה על תוכן התמונה המקורית.

אתגרים בסגמנטציה של אובייקטים

למרות ההתקדמות המשמעותית שנעשתה בסגמנטציה של אובייקטים, נותרו מספר אתגרים:

• הסתרה (Occlusion): אובייקטים המוסתרים חלקית על ידי אובייקטים אחרים עלולים להיות קשים לפילוח מדויק.
• שינויים בתנאי תאורה ומזג אוויר: שינויים בתנאי תאורה ומזג אוויר יכולים להשפיע באופן משמעותי על מראה האובייקטים, מה שמקשה על פילוחם באופן עקבי.
• שונות תוך-מחלקתית: לאובייקטים באותה מחלקה יכולות להיות שונויות משמעותיות בצורה, בגודל ובמראה, מה שמקשה על פיתוח מודלים שיכולים להכליל היטב על פני כל המופעים. חשבו על מגוון גזעי הכלבים; לכל אחד עשויים להיות מאפיינים ייחודיים, אך כולם חייבים להיות מזוהים נכונה כ"כלב".
• עלות חישובית: מודלי סגמנטציה מבוססי למידה עמוקה יכולים להיות יקרים חישובית לאימון ולהרצה, ודורשים משאבי חומרה משמעותיים.
• צורך בכמויות גדולות של נתונים מתויגים: מודלים של למידה עמוקה דורשים בדרך כלל כמויות גדולות של נתונים מתויגים כדי להשיג ביצועים טובים. יצירה ותיוג של מאגרי נתונים גדולים יכולים להיות גוזלי זמן ויקרים.

מגמות עתידיות בסגמנטציה של אובייקטים

תחום סגמנטציית האובייקטים מתפתח כל הזמן, עם טכניקות ויישומים חדשים שצצים כל הזמן. כמה ממגמות המפתח העתידיות כוללות:

• סגמנטציה בהנחיה חלשה ובלתי מונחית: פיתוח שיטות שיכולות ללמוד לפלח אובייקטים מנתונים מתויגים מוגבלים או ללא תיוג כלל. זה יפחית באופן משמעותי את העלות והמאמץ הנדרשים לאימון מודלי סגמנטציה.
• סגמנטציה תלת-ממדית: הרחבת טכניקות הסגמנטציה לנתונים תלת-ממדיים, כגון ענני נקודות ותמונות נפחיות. זה יאפשר יישומים כמו הבנת סצנה תלת-ממדית, הדמיה רפואית תלת-ממדית ורובוטיקה תלת-ממדית.
• סגמנטציה בזמן אמת: פיתוח מודלי סגמנטציה שיכולים לרוץ בזמן אמת על התקנים משובצים, המאפשרים יישומים כמו נהיגה אוטונומית, רובוטיקה ומציאות רבודה.
• בינה מלאכותית מסבירה (XAI) לסגמנטציה: פיתוח שיטות שיכולות להסביר את ההחלטות שנעשות על ידי מודלי סגמנטציה, מה שהופך אותם לשקופים ואמינים יותר. זה חשוב במיוחד ביישומים כמו הדמיה רפואית ונהיגה אוטונומית, שם חיוני להבין מדוע מודל ביצע חיזוי מסוים.
• מודלים גנרטיביים לסגמנטציה: שימוש במודלים גנרטיביים, כמו רשתות יריבות גנרטיביות (GANs), כדי ליצור נתוני סגמנטציה סינתטיים. ניתן להשתמש בזה כדי להגדיל מאגרי נתונים קיימים או ליצור מאגרי נתונים חדשים לחלוטין למשימות סגמנטציה ספציפיות.

סיכום

סגמנטציה של אובייקטים היא טכניקה חזקה ורב-תכליתית שמשנה מגוון רחב של תעשיות. ככל שהתחום ימשיך להתפתח, אנו יכולים לצפות לראות יישומים חדשניים עוד יותר של סגמנטציית אובייקטים בעתיד. משיפור אבחונים רפואיים ועד לאפשר מכוניות בנהיגה עצמית בטוחות יותר ופרקטיקות חקלאיות יעילות יותר, סגמנטציית אובייקטים עתידה למלא תפקיד משמעותי בעיצוב עתיד הטכנולוגיה.

מדריך זה מספק סקירה מקיפה של סגמנטציית אובייקטים, המכסה את יסודותיה, טכניקות, יישומים, אתגרים ומגמות עתידיות. על ידי הבנת המושגים המוצגים כאן, תוכלו לקבל תובנות יקרות ערך לתחום מרתק זה ולחקור את הפוטנציאל שלו לפתרון בעיות בעולם האמיתי.

למידה נוספת:

• מאמרי מחקר ב-arXiv (חפשו "object segmentation" או "image segmentation")
• קורסים מקוונים ב-Coursera, edX, ו-Udacity
• ספריות ראייה ממוחשבת בקוד פתוח כמו OpenCV ו-TensorFlow